神经网络Transformer架构中的预测偏差校正
**神经网络Transformer架构中的预测偏差校正**
神经网络Transformer架构中的预测偏差校正是指在模型输出阶段,通过对预测结果进行统计修正或补偿,减少系统性误差的技术。这种偏差可能来源于训练数据分布不平衡、模型结构限制或优化目标不匹配等因素。
预测偏差校正的核心原理是基于模型在验证集上的表现,量化预测值与真实值之间的系统性差异,并建立校正函数。具体可分为三个步骤:首先分析偏差模式(如特定类别预测概率持续偏高),然后设计校正策略(如概率缩放或偏移调整),最后在推理阶段应用校正
2025-11-28 01:13:45
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